基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估.pdf

1、安全穩(wěn)定水平的評估分析是電力系統(tǒng)運行調(diào)度的一個核心問題。傳統(tǒng)的時域仿真法和暫態(tài)能量函數(shù)法,難以同時滿足電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估的快速性和準確性的要求,同時也無法提供電網(wǎng)運行調(diào)度中的有效控制措施信息和智能決策需求。而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法,為在裕穩(wěn)定評估提供了一種可行思路,它通過直接建立系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)和運行狀態(tài)的映射關(guān)系,實現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)定性的評估分析;具有學(xué)習(xí)能力強、評估速度快、物理概念清晰的特點。進一步,通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的深入分析,

2、亦可查找影響系統(tǒng)穩(wěn)定的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和因素,從而為運行人員提供決策信息。因此開展相關(guān)方面的研究具有重大意義。
　　在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暫態(tài)穩(wěn)定性評估研究中,如何選取有效表征系統(tǒng)運行狀態(tài)的特征量和采用何種形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是該方法的兩個難點,也是影響其暫態(tài)穩(wěn)定評估速度和精度的關(guān)鍵。本文在原有研究基礎(chǔ)上,重點針對上述兩個問題開展研究,主要工作如下:
　　1、提出了一種基于復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性分析的新方法,它把概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PN

3、N)與徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF)結(jié)合起來使用,利用PNN對樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)分類,并采用RBF網(wǎng)絡(luò)對各子類樣本數(shù)據(jù)進行裕度預(yù)測。RBF子網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)充分考慮PNN誤分類的影響,采用樣本重疊邊界分類方法降低誤差,最后對結(jié)果進行校核和修正,以提高預(yù)測精度。該方法充分利用了兩個網(wǎng)絡(luò)的各自優(yōu)點,有效提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的暫態(tài)穩(wěn)定性判斷和預(yù)測能力。
　　2、提出一種復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征量優(yōu)選方法,首先定義了輸入特征量與網(wǎng)絡(luò)評估結(jié)果之間的靈敏度指標,并